內部交貨和下一個子流程交貨的兩種不同分布表明，每次裝料浪費的平均公斤數有很大差異。因此，在六西格瑪的改進階段，應努力找出下一個子流程交付浪費高的原因(見下圖)。
下一個次級過程交付浪費較高的原因
六西格瑪散點圖是改進階段最常用的工具。散點圖是一個變量X對另一個變量Y的圖，通常指輸入X和輸出Y之間的相互作用，散點圖的一個重要特征是其相關形式的直觀性，通過它可以確定輸入和輸出Y之間的關系。在改進階段，通常需要收集對要改進的過程有特殊影響的輸入數據。一旦確定了它們之間的關系，就可以識別出由于特殊原因導致結果變量波動的輸入變量。如果你能控制它，你就能決定如何設置輸入變量，從而改進過程。
散點圖原始數據如下，以桃子在樹上生長的天數為自變量X，桃子的重量(盎司)為因變量Y:
散點圖的原始數據
則x與y的最大值與最小值分別是：
則相應的散點圖如下圖所示：
桃子重量與生長天數的關系散點圖
繪制散點圖后，相關分析非常重要。相關分析是對兩個自變量X和y之間相互作用的定量研究工具，通過計算相關系數r，可以更準確地定義兩個變量之間的相關程度。相關系數r與散點線斜率有關，相關系數在-1到+1之間變化，其中+1代表完全正相關關系，0代表無相關，而-1代表完全負相關。相關系數也與分散點的數量有關，但是通常，0.7或更高的相關系數被認為是強停止相關，而-0.7或更低的相關系數被認為是強負相關。
散點圖也有一種特殊的方式變成軌跡圖，也叫運行圖。這個圖表顯示了任何特性隨時間的變化。在六西格瑪中，軌跡圖主要用于跟蹤某些過程特性的DPMO值隨時間的變化，如貨物、服務、過程或項目等。
某工廠某流程DPMO軟跡圖（表明質量到了改善）
顯示DPMO軌跡圖時，可以使用對數坐標或線性坐標。當DPMO值范圍小于5000ODPMO時，最好使用對數坐標。當DPMO的取值范圍大于5OOOODPMO時，最好使用線性坐標。
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